文章主题：ChatGPT, 中国科技, 底层技术
🎉 ChatGPT引发了全球科技界的热议，🔥 中国的AI同行们也在密切关注这一创新力作，纷纷探究自家技术与之相比的差距。许多人好奇，何时我们能迎来属于自己的ChatGPT版本呢？🤔 记得，中国在人工智能领域的实力不容小觑，从阿尔法狗到嫦娥五号，每一步都展现出强大的创新能力和潜力。🚀 未来，这样的突破只会更加频繁，让我们拭目以待，ChatGPT只是开始，中国的AI星辰大海才刚刚启航！🌍
🌟【AI巨变】ChatGPT引领潮流，创新颠覆想象！🚀全球顶尖科技巨头周鸿祎，这位业界智者，以敏锐视角洞察ChatGPT的非凡意义。他不认为这只是个简单的“对话机器人”，而是人工智能领域的一次重大突破，预示着全新篇章的到来。🔍ChatGPT的崛起，无疑在智能交互上掀起了滔天巨浪，挑战着传统的边界，开启了人机互动的新纪元。它以强大的学习和生成能力，颠覆了我们对AI的认知，让科技与日常生活无缝对接。💻🌟这样的技术革新，不仅改变了我们的交流方式，更可能重塑产业结构和社会运行模式。对于每一个关注科技动态的人来说，这都是一个不容忽视的里程碑。🏆💡未来，人工智能将如何深入渗透并影响社会？ChatGPT或许给出了答案，让我们拭目以待，共同见证这场科技革命的壮丽景象！🌍🚀
🌟ChatGPT无疑是科技领域的热门话题，它以惊人的速度引领着新业态与技术的革新浪潮。然而，褚院士的见解更为深邃——这不仅仅是一个里程碑，而是变革周期中的一个闪光点。🚀创新的步伐永不停歇，未来的探索将更加广阔且充满挑战。🎓我们期待看到更多像ChatGPT这样的创新力量，它们不仅改变游戏规则，更塑造着科技的新版图。🌍
追赶新技术发展，中国如何能拥有自己的ChatGPT？
事实上，数据显示，中国数字经济规模连续多年稳居世界第二，新的商业模式、应用场景、增长动能不断涌现。
🌟贺晗委员深度剖析：中国科技企业聚焦场景应用，实乃经济发展阶段使然，传统行业亟待数字化转型以激增生产力。然而，长远来看，底层技术的短板可能成为阻碍产业全面升级的关键瓶颈。就像ChatGPT这类大型预训练模型，虽强大却也可能成为制约发展的‘瓶颈技术’。我们需关注并着力提升这些核心技术能力，以确保未来的可持续发展和竞争力。🚀
🌟ChatGPT国产化进程引发热议，致公党上海专职副主委邵志清深度解析：🚀中国科技创新的脉动中，ChatGPT这一现象引发了广泛的关注和讨论。它不仅揭示了商业奇才的熠熠生辉，也凸显了我们亟待提升的企业家精神培养。🌈同时，底层技术的自主创新之路并非坦途，科技自立自强仍是未来发展的关键课题。每一步前行都需要深思熟虑与持续努力。🌱邵委员的观点简洁而深刻，他提醒我们在拥抱创新的同时，不能忽视基础研发和技术创新的重要性。让我们共同期待中国在人工智能领域的更多突破，为全球科技格局添砖加瓦！🌍
🌟中国的强大在于其庞大的应用生态和无尽的数据宝藏。若能孕育出更多在底层技术与创新商业模式上的闪耀天才，ChatGPT的本土化发展或将开启新篇章，引领潮流，甚至可能塑造出超越全球热门AI模型的崭新模式。🌍
“我们需要认识到以ChatGPT为代表的人工智能技术也是‘硬科技’，必须在国家层面上升到和芯片产业同等重要的地位和高度。”河南省政协委员、麒麟合盛集团创始人李涛说。
在他看来，目前，该技术还依赖高性能的GPU芯片所建成的GPU服务器集群，但在可预见的将来，人工智能和芯片设计会形成软硬件相互促进的合力，一旦这种能力爆发出来，中国可能需要十至二十年的时间才能追赶上。
当下，中国自身的优势在哪？又该如何奋起直追？周鸿祎认为，ChatGPT需要用户不断使用、反馈、修正，它的能力才可以不断提升。中国的优势包括互联网大公司比较多、算力较好、工程师红利等。
他今年带来的《关于以产研协同和开放生态模式推进人工智能大模型技术创新发展的提案》建议，大型科技企业+重点科研机构的产研协同创新模式，打造中国的“微软+Open AI”组合引领大模型技术攻关；支持设立多个国家级人工智能大模型的长期开源项目，打造开源众包的开放创新生态。
针对目前中国人工智能领域与ChatGPT的差距，李涛建议发挥中国举国体制优势，积极弥补短板，加快追赶世界先进水平。
具体来看，一是制定国家战略和路线图，加强顶层规划设计。二是重视人工智能基础技术和创新研究，加快核心人才培养。三是扶持建设ChatGPT替代产品所需的“算力”“算法”“数据”等新型基础设施。四是优化政府集中采购制度，支持科技创新型企业发展。
李涛提到，算力层面，要鼓励行业创新，在现有资源的条件下，找出创新方式，缩小算力差距；算法层面，要加强人工智能科研与产业的结合，寻找对算力消耗更小的人工智能算法；数据层面，要整合行业力量，建立起一套高质量的、用于人工智能超大模型训练的数据库。
贺晗希望，相关行业主管部门通过规划指引、财政补贴、试点示范、揭榜挂帅、产业基金等方式，鼓励科技企业围绕算法模型开源、开源数据集建设、数据要素共享流通、中英文数据互补、智能算力集群建设等关键点进行长期投入，加快数据、算法、算力基础设施建设，形成生态。
来源：中国新闻网
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